演算法原理介紹
❶ 關於數據挖掘，比較經典的演算法書籍（詳細介紹演算法原理的）
還是最經典的那本
《數據挖掘：概念與技術》 韓加偉的
❷ A*演算法的原理
A* （A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法（ALT，CH，HL等等），在線查詢效率是A*演算法的數千甚至上萬倍。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是從初始點經由節點n到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n) 是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數f(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等於最短距離，那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行， 此時的搜索效率是最高的。
如果 估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。
❸ 隨機演算法原理
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詳解各種隨機演算法
2018-02-06閱讀 1.4K0
轉自：JarvisChu
之前將的演算法都是確定的，即對於相同的輸入總對應著相同的輸出。但實際中也常常用到不確定的演算法，比如隨機數生成演算法，演算法的結果是不確定的，我們稱這種演算法為（隨機）概率演算法，分為如下四類：
1、數值概率演算法
用於數值問題的求解，通常是近似解
2、蒙特卡洛演算法Monte Carlo
能得到問題的一個解，但不一定是正確解，正確的概率依賴於演算法運行的時間，演算法所用的時間越多，正確的概率也越高。求問題的准確解；
3、拉斯維加斯演算法 Las Vegas
不斷調用隨機演算法求解，直到求得正確解或調用次數達到某個閾值。所以，如果能得到解，一定是正確解。
4、舍伍德演算法 Sherwood
利用隨機演算法改造已有演算法，使得演算法的性能盡量與輸入數據無關，即平滑演算法的性能。它總能求得問題的一個解，且求得的解總是正確的。
隨機數
概述
計算機產生的隨機數都是偽隨機數，通過線性同餘法得到。
方法：產生隨機序列
d稱為種子；m取值越大越好；m，b互質，常取b為質數；
❹ 神經網路演算法原理
神經網路預測學習樣本中的駕駛行為特徵。如圖顯示了某個駕駛場景的行駛路徑深度學習訓練，通過神經網路可以學習駕駛人的行為，並根據當前獲取的環境信息決策行駛軌跡，進而可以控制車輛的轉向、制動、驅動實現軌跡跟蹤。
❺ 寫報告中演算法基本原理是什麼意思
MATLAB的變數名必須是不包括空格的單個詞，且區分大小寫
❻ bresenham演算法的原理
Bresenham演算法是計算機圖形學領域使用最廣泛的直線掃描轉換方法。
其原理是：
過各行、各列像素中心構造一組虛擬網格線，按直線從起點到終點的
順序計算直線各垂直網格線的交點，然後確定該列像素中與此交點最近
的像素。
該演算法的優點在於可以採用增量計算，使得對於每一列，只要檢查一個誤差項
的符號，就可以確定該列所求的像素。
❼ 簡單介紹樹回歸的演算法原理
簡單介紹樹回歸的演算法原理
線性回歸方法可以有效的擬合所有樣本點（局部加權線性回歸除外）。當數據擁有眾多特徵並且特徵之間關系十分復雜時，構建全局模型的想法一個是困難一個是笨拙。此外，實際中很多問題為非線性的，例如常見到的分段函數，不可能用全局線性模型來進行擬合。
樹回歸將數據集切分成多份易建模的數據，然後利用線性回歸進行建模和擬合。
構建回歸樹演算法偽代碼：
尋找當前最佳待切特徵和特徵值並返回
如果當前最佳特徵沒有找到，不可切分，則把當前結點的數據均值作為葉節點
否則用最佳特徵和特徵值構建當前結點
切分後的左右節點分別遞歸以上演算法
尋找最佳特徵演算法偽代碼：
如果該數據集的特徵值只有一種，不可切分，返回當前結點的數據均值作為特徵值
否則重復一下步驟直到找到最小總方差
遍歷每一列
遍歷每列的值
用該值切分數據
計算總方差
如果總方差差值小於最初設定的閾值，不可切分
如果左右樣本數小於最初設定的閾值，不可切分
否則返回最佳特徵和最佳特徵值。
需要輸入的參數有：數據集，葉節點模型函數（均值），誤差估計函數（總方差），允許的總方差最小下降值，節點最小樣本數。
❽ 說明mmse演算法原理，比較和zf的異同
最小化均方誤差，考慮了雜訊
❾ 線性回歸演算法原理（越詳細越好）
線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一，運用十分廣泛。
分析按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。
我們以一簡單數據組來說明什麼是線性回歸。假設有一組數據型態為y=y(x)，其中
x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}
如果我們要以一個最簡單的方程式來近似這組數據，則非一階的線性方程式莫屬。先將這組數據繪圖如下
圖中的斜線是我們隨意假設一階線性方程式y=20x，用以代表這些數據的一個方程式。以下將上述繪圖的MATLAB指令列出，並計算這個線性方程式的y值與原數據y值間誤差平方的總合。
>>x=[012345];
>>y=[020606877110];
>>y1=20*x;%一階線性方程式的y1值
>>sum_sq=sum(y-y1).^2);%誤差平方總合為573
>>axis([-1,6,-20,120])
>>plot(x,y1,x,y,'o'),title('Linearestimate'),grid
如此任意的假設一個線性方程式並無根據，如果換成其它人來設定就可能採用不同的線性方程式；所以我們須要有比較精確方式決定理想的線性方程式。我們可以要求誤差平方的總合為最小，做為決定理想的線性方程式的准則，這樣的方法就稱為最小平方誤差(leastsquareserror)或是線性回歸。MATLAB的polyfit函數提供了從一階到高階多項式的回歸法，其語法為polyfit(x,y,n)，其中x,y為輸入數據組n為多項式的階數，n=1就是一階的線性回歸法。polyfit函數所建立的多項式可以寫成
從polyfit函數得到的輸出值就是上述的各項系數，以一階線性回歸為例n=1，所以只有二個輸出值。如果指令為coef=polyfit(x,y,n)，則coef(1)=,coef(2)=,...,coef(n+1)=。注意上式對n階的多項式會有n+1項的系數。我們來看以下的線性回歸的示範：
>>x=[012345];
>>y=[020606877110];
>>coef=polyfit(x,y,1);%coef代表線性回歸的二個輸出值
>>a0=coef(1);a1=coef(2);
>>ybest=a0*x+a1;%由線性回歸產生的一階方程式
>>sum_sq=sum(y-ybest).^2);%誤差平方總合為356.82
>>axis([-1,6,-20,120])
>>plot(x,ybest,x,y,'o'),title('Linearregressionestimate'),grid
[編輯本段]線性回歸擬合方程
一般來說，線性回歸都可以通過最小二乘法求出其方程，可以計算出對於y=bx+a的直線，其經驗擬合方程如下：